Про курс
Хочеш відкрити для себе світ даних і навчитися працювати з ними на повну? 📊 Курс Python для аналізу даних — це можливість опанувати одну з найпопулярніших мов програмування, яка стане твоїм супер інструментом для обробки даних. Ця інтенсивна програма допоможе швидко вивчити основи мови Python для роботи з даними. Ти навчишся обробляти дані за допомогою Python, автоматизувати рутинні задачі та створювати візуалізації для швидкого аналізу. Все це на реальних прикладах із використанням сучасних інструментів і підходів у сфері Data Analytics.
Кому може бути цікавий курс по Python для роботи з даними?
Python як інструмент для роботи з даними може бути цікавим:
- Новачкам у програмуванні та аналітиці, які хочуть почати кар’єру в ІТ.
- Бізнес-користувачам, які прагнуть підвищити ефективність роботи, автоматизуючи обробку даних та створення звітів.
- Фахівцям із суміжних галузей (маркетинг, фінанси, управління), які бажають навчитися аналізувати дані самостійно.
- Тим, хто прагне перейти до Data Science, Business Intelligence чи Data Engineering і бажає отримати базові навички роботи з даними.
Як проходить навчання
Заняття
Проходять заняття з Python у вечірній час, онлайн, 2 рази в тиждень, кожне присвячене окремій темі. Це живі заняття з інструктором, в користування надаємо їх відеозапис, підтримуємо спілкування в окремому чаті.
Практика
Теорія одразу ж застосовується на практиці: після кожного заняття — завдання, які закріплюють знання, а також розбір реальних кейсів для портфоліо. Реальні приклади допоможуть вам зрозуміти, як вирішувати завдання аналітика в повсякденній роботі.
Підтримка
На кожному етапі навчання і після його завершення з вами на зв’язку інструктор та менеджер, які відповідають на питання та допомагають у всьому. А в кінці курсу професійні поради надає HR.
Хочеш дізнатись
курсу?
Програма курсу
Python для аналізу даних
Курс зосереджений на практичних прикладах, застосуванні сучасних підходів до аналізу даних та спрямований на розвиток структурованого стилю програмування. По завершенні курсу ви отримаєте практичний досвід, адаптований до ваших потреб і побажань, що допоможе закласти міцний фундамент у роботі з даними.
1. Вступ до Python
- Вступ - (DS – DA – BI)
- Навички та інструменти в роботі аналітика даних
- Використання Jupyter Notebooks
- Комірки Jupyter Notebooks
- Імпорт та експорт даних у Jupyter Notebooks
- Деякі корисні «магічні» %-команди
- Основи мови програмування Python
- Що таке Python і як його використовують в аналізі даних?
- Встановлення та налаштування Python
- Основні синтаксичні правила: змінні, типи даних, оператори
- Функції, цикли та умовні оператори
- Як створювати функції в Python
- Використання циклів for та while
- Умовні оператори (if, else, elif)
- Основні типи й конструкції Python їх призначення та використання
- Списки, кортежі
- Рядки (літерали) та основні методи
- Множини й словники
- Поняття ‘модуль’ та приклади їх створення і використання
- Робота з текстовими файлами
2. Джерела даних та їх обробка у Python
- Звідки аналітики отримують дані: API, CSV, Excel, SQL, вебскрапінг
- Використання бібліотек для отримання даних з різних джерел (Requests та ін.)
- Формати даних: CSV, JSON, Excel та ін.
- Читання даних з CSV та TXT
- Читання даних із баз даних на прикладі SQLite
- Обробка даних: фільтрація, сортування, об'єднання таблиць
- Введення в бібліотеки для роботи з даними (Pandas, NumPy)
- Зчитування даних за допомогою модуля Pandas
- Очищення та нормалізація даних
- Очищення дублікатів даних
- Очищення даних та візуалізації
3. Основи роботи з даними у Python на прикладі модуля Pandas
- Знайомство з бібліотеками для роботи з даними
- Бібліотеки NumPy та Pandas: що це та для чого їх використовують
- Операції з масивами та таблицями
- Маніпулювання та очищення даних
- Робота з табличними даними
- Фільтрація, сортування та об'єднання таблиць
- Поняття кореляції даних
- Інструменти в пайтоні для перевірки гіпотез
- Візуалізація даних у Python
- Основи бібліотеки Matplotlib для побудови графіків
- Знайомство з Seaborn для складніших візуалізацій
- Створення лінійних, гістограмних та кореляційних графіків
- Елементи інтерактивності в Jupyter Notebooks
4. Python для роботи з SQL та Excel
- Огляд роботи з SQL у Python
- Введення в реляційні бази даних та SQL
- Виконання базових SQL-запитів (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
- Огляд інструментів роботи з великими базами даних та оптимізації запитів
- Розуміння класу в ООП. Поняття ORM – що таке, навіщо і коли
- Підключення до бази даних за допомогою SQLAlchemy
- Огляд роботи з у Python
- Нові можливості використанні пайтону від MS
- Використання бібліотеки openpyxl, xlwings для взаємодії з Excel-файлами
- Автоматизація базових операцій в Excel: фільтрація, обчислення та генерація звітів
- Форматування Excel-даних у Python через openpyxl, xlwings.
Інструменти які вивчиш на курсі
Python
Jupyter Notebook
Pandas
NumPy
Seaborn
.svg)
MS Excel
Matplotlib
SQLAlchemy
OpenPyXL
xlwings
Навички які отримаєш після курсу
Впевнено володітимеш Python для обробки
даних та створення візуалізацій.
Зможеш автоматизувати рутинні задачі за
допомогою Python.
Навчишся працювати з різними джерелами
даних, включаючи SQL, Excel та вебресурси.
Вмітимеш створювати аналітичні звіти та
графіки для представлення даних.
Спробуй тиждень навчаннябезкоштовно!
Твій сертифікат
По закінченні курсу Python для аналізу даних ти згенеруєш електронний сертифікат у своєму Особистому кабінеті. Він стане свідченням твоїх нових знань і навичок, які ти здобув під час навчання. Ти зможеш миттєво поділитися ним у LinkedIn або GitHub, щоб продемонструвати свої досягнення професійній спільноті. А ми з радістю підтвердимо твої навички!
Сертифікат ти зможеш прикріпити до свого облікового запису LinkedIn.
Часті питання
Навіщо вивчати Python для аналізу даних?
Python є однією з найпопулярніших мов програмування для аналізу даних завдяки своїй простоті та потужності. Він має велику кількість бібліотек, таких як Pandas, NumPy та Matplotlib, які спрощують обробку та візуалізацію даних. Вивчення Python відкриває нові можливості для автоматизації рутинних завдань, покращення аналітичних навичок та отримання цінних інсайтів з даних. Ця мова програмування є стандартом у сфері Data Science і аналітики, тому знання Python є важливими для роботи у цьому напрямку.
Які вимоги до учасників курсу з аналізу даних за допомогою пайтон?
Попередній досвід програмування не є обов’язковим, але бажаний. Курс розрахований на новачків, тому ми почнемо з основ Python. Якщо у вас є базові знання в комп’ютерних науках або математиці, це буде великим плюсом..
Яка форма навчання: онлайн чи офлайн?
Курс по аналізу даних з Python проводиться в онлайн-форматі. Це дозволяє навчатися з будь-якого місця, де є доступ до Інтернету. Заняття проходять у живому режимі, що забезпечує інтерактивність та можливість задавати питання викладачу.
Які перспективи відкриваються після завершення курсу Python для аналізу даних?
Ти матимеш нові навички для роботи в сфері Data Analytics. Це може бути хорошим стартом для кар'єри аналітика даних, а також підвищить твою конкурентоспроможність.
Підписуйтесь на розсилку
Будьте в курсі акцій, новин і найближчих курсів!
Copyright © 2024 Networking Technologies • Політика конфіденційності